神经网络与预测控制在只有数据的前提下怎么结合呢？

神经网络和预测控制可以通过训练神经网络来进行结合，具体步骤如下：

将已有的历史数据用于神经网络的训练。神经网络是一种基于机器学习的算法，它的训练需要大量的数据。因此，在结合神经网络和预测控制时，首先需要收集并准备好足够的历史数据。

构建神经网络模型。神经网络模型可以根据历史数据自适应地训练得到，以便对未来的数据进行预测。

使用预测模型进行数据预测。在训练好的神经网络模型上，我们可以利用它对未来的数据进行预测。预测结果可以作为预测控制中的参考，帮助预测控制更加精确地调节系统状态。

进行预测控制。在得到预测结果后，我们可以将其作为参考值进行预测控制。通过不断的反馈更新，预测控制可以实时地调节系统状态，使其朝着我们设定的目标运动。

需要注意的是，神经网络和预测控制的结合需要根据具体问题进行调整和优化，才能达到最佳效果。